第4章 基础数据管理模块建模.

数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库进行设计和构建的过程。

它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）流程设计等方面。

以下是关于数据仓库建模的详细介绍。

1. 数据仓库架构设计：数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步，它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。

常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。

在架构设计中，需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素，以确保数据仓库的高效性和可扩展性。

2. 数据模型设计：数据模型设计是数据仓库建模的核心环节，它定义了数据仓库中的数据结构和关系。

常用的数据模型包括维度模型和事实模型。

维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系，而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。

在数据模型设计中，需要根据具体业务需求，确定维度和事实的属性，并建立它们之间的关联关系。

3. ETL流程设计：ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节，它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。

ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。

在ETL流程设计中，需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素，以确保数据仓库中的数据质量和一致性。

4. 数据仓库建模工具：数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具，如PowerDesigner、ERwin等。

这些工具提供了丰富的建模功能，可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。

在使用建模工具时，需要熟悉工具的操作流程和功能，以提高建模效率和质量。

5. 数据仓库建模的最佳实践：在进行数据仓库建模时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库的高效性和可维护性。

首先，需要与业务人员紧密合作，深入了解业务需求和数据分析目标，以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。

其次，需要遵循一致性和标准化的建模规范，以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。

数据库建模技术方案1.引言1.1 概述数据库建模技术是指通过对现实世界中的数据进行抽象和建模，设计出数据库的结构和关系，以实现数据的存储、管理和处理。

在信息化时代，数据库建模技术成为了一项基础而重要的工作，对于实现企业数据化管理和决策支持具有重要意义。

本文将从数据库建模技术的概述、方案以及未来发展等方面进行详细介绍和分析。

在进行数据库建模时，需考虑到数据的实体、属性、关系等因素，以及数据之间的联系和约束关系。

通过对现实世界的实体进行建模，我们可以将数据划分为不同的实体集合，并定义实体的属性和关系。

通过这样的抽象和建模工作，数据的结构和关系得以清晰地展示出来，为实现高效的数据管理和应用提供了基础。

数据库建模技术方案的选择与设计是数据库建模过程中的重要环节。

不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求。

常见的数据库建模技术方案包括关系模型、层次模型、网络模型等。

关系模型是最为常见和广泛应用的数据库建模技术方案，通过表格的形式展现数据之间的关系，具有较好的可扩展性和灵活性。

而层次模型和网络模型则适用于较为特殊的数据结构和应用场景。

在未来，随着大数据、云计算和人工智能等技术的快速发展，数据库建模技术也将不断创新和演进。

比如，随着数据量的增大，分布式数据库建模技术将得到更广泛的应用；随着数据的多样化和复杂化，图数据库建模技术将具备更大的发展空间。

此外，数据库建模技术还应与其他技术进行整合，如面向对象技术、数据挖掘技术等，以提高数据库的性能和功能。

综上所述，数据库建模技术是现代信息管理的重要组成部分，通过对现实世界的数据进行抽象和建模，实现数据的存储、管理和处理。

不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求，而未来的发展则需要与其他相关技术相结合。

对于企业和个人而言，熟练掌握和应用数据库建模技术，将有助于提高数据管理和决策支持的效率和质量。

文章结构部分的内容可以包括以下几个方面：1. 文章主题：介绍文章的主要内容和讨论的问题，确保读者能够在阅读前了解文章的目的和意义。

如何使用MySQL进行数据库建模引言：MySQL是一款非常强大和广泛使用的关系型数据库管理系统。

在软件开发和数据管理领域，数据库建模是一个至关重要的环节。

本文旨在介绍如何使用MySQL进行数据库建模，包括数据模型的设计、表结构的定义以及关系的建立等方面。

一、数据库建模的基本概念和流程数据库建模是指将现实世界中的对象、事物和关系抽象成数据库中的表、字段和关系的过程。

它是数据库设计的关键步骤，对于实现高效的数据管理和检索至关重要。

1.1 概念建模概念建模是数据库建模的第一步，它通过对现实世界中的对象和事物进行抽象，建立概念模型。

常用的概念建模工具有UML、E-R图等。

在MySQL中，可以使用Workbench等工具进行概念建模。

1.2 逻辑建模逻辑建模是在概念模型的基础上，进一步细化数据库的结构和关系。

它包括实体-关系模型的设计，确定实体、属性和关系的定义。

在MySQL中，逻辑建模通常使用实体-关系图或类图来表示。

1.3 物理建模物理建模是将逻辑模型转换为数据库实现的过程。

它包括设计表结构、定义字段和索引，以及优化数据库性能等。

在MySQL中，物理建模可以通过SQL语句直接创建表和定义字段。

二、数据库建模的具体步骤和技巧2.1 确定实体和属性在进行数据库建模时，首先需要明确实体（Entity）和属性（Attribute）。

实体表示现实世界中的对象，属性表示实体的特征或描述。

例如，对于一个学生管理系统，学生就是一个实体，学生的姓名、年龄、性别等就是学生的属性。

2.2 定义关系建立数据库时，不同实体之间的关系非常重要。

关系有很多种类型，例如一对一、一对多、多对多等。

在MySQL中，可以通过外键（Foreign Key）来定义关系。

外键是一种特殊的字段，它引用了其他表中的主键，用于建立关系。

2.3 设计表结构在MySQL中，数据以表（Table）的形式组织存储。

每个表都由一组列（Column）组成，每列定义了该表的某个属性。

引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。

在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。

本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。

概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。

维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。

下面将对这两种方法进行详细阐述。

正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。

这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。

- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。

通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。

2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。

这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。

- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。

通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。

3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。

这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。

- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。

通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。

二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。

这种模型适用于简单的存储和管理需求。

- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。

数据仓库建模数据仓库建模是指将企业的数据进行整合、清洗、转换和存储，以便用于分析和决策支持的过程。

它是构建数据仓库的关键步骤之一，通过合理的建模可以提高数据仓库的性能和可用性，使企业能够更好地利用数据进行业务分析和决策。

一、引言数据仓库建模是数据仓库项目中的重要环节，它的目标是将企业的各个业务系统中的数据整合到一个统一的数据模型中，以便于分析和报表的生成。

本文将详细介绍数据仓库建模的过程和步骤。

二、数据仓库建模的步骤1. 确定业务需求在进行数据仓库建模之前，首先需要明确业务需求。

这包括确定需要分析的业务指标、报表和查询需求等。

通过与业务部门的沟通和需求调研，确定数据仓库的目标和范围。

2. 设计维度模型维度模型是数据仓库中最常用的建模方法之一。

它以业务过程为核心，将业务数据按照维度的方式进行组织和存储。

在设计维度模型时，需要确定事实表和维度表，并定义它们之间的关系。

事实表包含了业务过程中的事实数据，如销售额、订单数量等。

维度表则包含了用于分析和筛选事实数据的维度属性，如时间、地点、产品等。

通过将事实表和维度表进行关联，可以实现多维度的数据分析。

3. 建立物理模型物理模型是将逻辑模型转化为实际数据库表结构的过程。

在建立物理模型时，需要考虑数据库的性能和可扩展性。

这包括选择合适的数据类型、建立索引、划分分区等。

4. 数据抽取、转换和加载数据仓库建模完成后，需要将源系统中的数据抽取到数据仓库中，并进行清洗、转换和加载。

这包括数据清洗、数据转换和数据加载三个步骤。

数据清洗是指对源数据进行去重、校验和修正等操作，以确保数据的准确性和一致性。

数据转换是指将源数据按照目标数据模型进行转换和映射的过程。

数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。

5. 数据仓库的维护和优化数据仓库建模完成后，需要进行维护和优化工作。

这包括定期进行数据清洗、监控数据质量、优化查询性能等。

通过对数据仓库的维护和优化，可以提高数据仓库的可用性和性能。

数据治理中的数据建模流程解析数据治理中的数据建模流程解析1. 引言在当今数字化时代，大量的数据被生成和收集。

为了有效管理和利用这些数据，数据治理成为了企业必不可少的一项任务。

数据建模是数据治理的核心步骤之一，它的目标是定义和描述企业的数据资源，以便更好地理解和利用这些数据。

本文将解析数据治理中的数据建模流程，并探讨其重要性和应用。

2. 数据建模的定义和目标数据建模是指在数据治理过程中，通过对数据资源进行分析和抽象，建立数据模型的过程。

数据模型是对数据资源的逻辑和物理表示，它可以帮助用户更好地理解数据，实现数据的一致性、可重用性和可管理性。

数据建模的目标是为企业提供一个详尽而准确的数据资源描述，使企业能够更好地进行数据管理、数据分析和决策支持。

3. 数据建模流程数据建模流程可以分为以下几个步骤：3.1. 需求分析需求分析是数据建模的第一步，它的目标是确定用户和企业对数据的需求。

在这个阶段，与企业的不同部门和用户进行沟通和交流，了解他们的数据需求、业务流程和目标。

通过需求分析，可以明确需要建模的数据资源和数据维度，为后续建模提供指导和依据。

3.2. 数据收集和准备在需求分析的基础上，开始收集和准备数据。

这包括数据的抽取、清洗、转换和加载。

数据收集可以通过各种方式进行，如数据库查询、数据导出、日志收集等。

在准备数据时，需要对数据进行清洗和转换，以保证数据的质量和一致性。

3.3. 概念建模概念建模是数据建模的关键步骤之一，它的目标是通过对数据进行抽象和概括，建立概念模型。

概念模型是对数据资源的高层次描述，它不依赖于具体的技术实现，而是侧重于表达数据之间的关系和特征。

常用的概念建模方法包括实体-关系模型、层次模型和面向对象模型等。

3.4. 逻辑建模逻辑建模是在概念模型基础上进行的，它的目标是将概念模型转化为逻辑模型。

逻辑模型是对数据资源的技术实现和表示，它依赖于具体的数据库系统和编程语言。

在逻辑建模中，需要定义数据表、字段、关系和约束等。

智能仓储管理系统使用指南第1章系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统功能 (3)1.3 系统架构 (4)第2章系统安装与配置 (4)2.1 硬件环境要求 (4)2.1.1 服务器硬件配置 (4)2.1.2 客户端硬件配置 (5)2.2 软件安装步骤 (5)2.2.1 准备工作 (5)2.2.2 安装过程 (5)2.3 系统配置与优化 (5)2.3.1 系统配置 (5)2.3.2 系统优化 (5)第3章用户管理与权限设置 (6)3.1 用户注册与登录 (6)3.1.1 注册账号 (6)3.1.2 登录系统 (6)3.2 用户角色与权限分配 (6)3.2.1 角色设置 (6)3.2.2 权限分配 (6)3.3 修改密码与找回密码 (7)3.3.1 修改密码 (7)3.3.2 找回密码 (7)第4章基础信息管理 (7)4.1 仓库信息管理 (7)4.1.1 仓库基本信息设置 (7)4.1.2 仓库信息维护 (7)4.2 货位信息管理 (8)4.2.1 货位设置 (8)4.2.2 货位信息维护 (8)4.3 商品信息管理 (8)4.3.1 商品基本信息设置 (8)4.3.2 商品信息维护 (9)第5章入库管理 (9)5.1 入库订单创建 (9)5.1.1 登录系统 (9)5.1.2 新增入库订单 (9)5.1.3 入库订单审批 (9)5.2 商品验收与上架 (9)5.2.1 商品验收 (9)5.3 入库记录查询与统计 (10)5.3.1 入库记录查询 (10)5.3.2 入库统计 (10)第6章出库管理 (10)6.1 出库订单创建 (10)6.1.1 登录系统 (10)6.1.2 进入出库订单模块 (10)6.1.3 创建出库订单 (10)6.1.4 保存并提交出库订单 (10)6.2 商品拣选与出库 (11)6.2.1 拣选准备 (11)6.2.2 拣选商品 (11)6.2.3 核对出库商品 (11)6.2.4 打印出库单 (11)6.2.5 商品出库 (11)6.3 出库记录查询与统计 (11)6.3.1 查询出库记录 (11)6.3.2 出库记录统计 (11)6.3.3 导出出库记录 (11)第7章库存管理 (12)7.1 实时库存查询 (12)7.1.1 登录系统 (12)7.1.2 进入实时库存查询模块 (12)7.1.3 查询条件设置 (12)7.1.4 查询结果展示 (12)7.2 库存预警与调整 (12)7.2.1 库存预警设置 (12)7.2.2 库存预警查看 (12)7.2.3 库存调整 (13)7.3 库存盘点与统计 (13)7.3.1 库存盘点 (13)7.3.2 库存统计 (13)第8章移库管理 (13)8.1 移库订单创建 (13)8.1.1 进入移库订单创建界面 (13)8.1.2 填写移库订单信息 (13)8.1.3 保存并提交移库订单 (14)8.2 移库操作执行 (14)8.2.1 查看待执行移库订单 (14)8.2.2 执行移库操作 (14)8.2.3 确认移库操作 (14)8.2.4 完成移库操作 (14)8.3 移库记录查询与统计 (14)8.3.2 统计移库数据 (15)8.3.3 导出移库记录 (15)第9章报表与数据分析 (15)9.1 基础报表查询 (15)9.1.1 报表列表 (15)9.1.2 报表查询 (15)9.2 数据分析及可视化 (15)9.2.1 数据分析工具 (15)9.2.2 数据可视化 (16)9.3 报表导出与打印 (16)9.3.1 报表导出 (16)9.3.2 报表打印 (16)第10章系统维护与升级 (16)10.1 系统备份与恢复 (16)10.1.1 备份目的 (16)10.1.2 备份操作 (16)10.1.3 恢复操作 (17)10.2 系统参数设置 (17)10.2.1 参数设置目的 (17)10.2.2 参数设置操作 (17)10.3 系统升级与扩展功能 (17)10.3.1 升级目的 (17)10.3.2 升级操作 (17)10.3.3 扩展功能 (17)第1章系统概述1.1 系统简介智能仓储管理系统是针对现代仓储物流业务需求而设计的一套集成化、智能化信息管理平台。

业务数据管理模块建模业务数据管理模块是一个企业信息系统中重要的组成部分，用于对企业的业务数据进行管理和处理。

这个模块主要负责数据的录入、存储、查询、修改、删除等操作，能够帮助企业管理和利用数据，提高工作效率和决策能力。

本文将对业务数据管理模块进行建模，包括需求分析、模块设计和功能实现等方面。

二、需求分析1. 功能需求：(1) 数据录入：模块应提供数据录入功能，支持多种方式，如手动输入、文件上传等。

(2) 数据存储：模块应提供数据存储功能，能够将数据保存到数据库或文件中，保证数据的安全性和完整性。

(3) 数据查询：模块应提供数据查询功能，能够根据指定条件查询数据，并返回查询结果。

(4) 数据修改：模块应提供数据修改功能，能够对已有数据进行修改操作。

(5) 数据删除：模块应提供数据删除功能，能够删除指定数据，确保数据的准确性。

(6) 数据统计：模块应提供数据统计功能，能够对数据进行统计分析，生成报表和图表等形式的统计结果。

2. 性能需求：(1) 响应时间：模块的操作应具备较快的响应时间，保证用户的操作体验。

(2) 并发能力：模块应能够支持多用户同时进行数据录入、查询、修改等操作，保证系统的并发能力。

3. 可靠性需求：(1) 数据安全：模块应采取相关的数据安全机制，保证数据的机密性和完整性。

(2) 容错能力：模块应具备较强的容错能力，能够应对异常情况，确保系统的可靠性。

4. 可维护性需求：(1) 可扩展性：模块应具备良好的可扩展性，能够方便地添加新的功能或适应新的数据需求。

(2) 可测试性：模块应易于测试，方便进行功能测试和性能测试等。

三、模块设计1. 数据模型设计：首先需要进行数据模型的设计，确定数据表的结构和关系，以及数据字段的类型和约束等。

2. 接口设计：为了方便用户的使用，需要设计可操作的界面，提供相应的输入和输出接口。

3. 功能模块划分：将模块的功能划分为若干个子功能模块，每个子功能模块负责特定的功能操作，例如数据录入模块、数据查询模块、数据修改模块等。

《数据建模经典教程》阅读备忘录一、数据建模基本概念与原理数据建模是一种将现实世界中的事物及其关系抽象为计算机可处理的数据结构的过程。

这个过程涉及对业务需求的理解、数据需求的分析以及数据结构的定义，以确保数据的完整性、准确性和高效性。

数据建模是数据库设计和信息系统开发的关键环节。

数据建模是数据库设计和信息系统建设的基石，通过建立准确、有效的数据模型，可以帮助我们更好地组织和管理数据，确保数据的准确性、完整性和安全性。

良好的数据模型可以提高数据库的性能，优化信息系统的设计和开发过程，从而提高整个系统的效率和稳定性。

实体（Entity）:现实世界中的对象或事物，如用户、订单等。

在数据模型中，实体通常表示为表格或其他数据结构。

属性（Attributes）:描述实体的特征或数据元素。

用户的属性可以包括姓名、年龄、地址等。

关系（Relationships）:实体之间的连接或相互依赖。

常见的关系包括一对一（1:、一对多（1:N）和多对多（M:N）。

主键（Primary Key）:用于唯一标识实体的属性或属性组合。

外键（Foreign Key）:用于建立与其他表的关系的字段。

外键约束保证了数据的引用完整性。

规范化（Normalization）:通过消除数据中的冗余和依赖，将数据组织成逻辑上独立的部分，以提高数据的完整性和减少数据的复杂性。

规范化的过程包括一系列步骤，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

逻辑建模:通过定义实体、属性和关系来创建数据的逻辑结构。

逻辑建模是数据建模的重要部分，为后续的物理数据库设计提供基础。

物理设计:根据逻辑模型，选择适当的数据库管理系统（DBMS），设计数据库的物理结构，包括表的空间分配、索引设计、存储过程等。

1. 数据建模定义及重要性数据建模定义：数据建模是一种将现实世界中的业务数据转化为电子形式的模型的过程，其目的是便于在信息技术领域中更容易、有效地理解、存储和处理这些数据。

数据管理知识体系数据架构设计包括对业务数据的描述，数据收集、存储、整合、迁移、分布、验证、增强、链接、脱敏等。

模型：是指结构+规范。

包括数据实体（业务概念）、实体间的关系、业务规则、关键属性、定义、规划、映射、业务规则模型分类：概念模型、逻辑模型、物理模型模型设计方法：自上而下：先设计主题，再设计下层模型自下而上：先分析现有模型，再向上提炼抽象模型：是由各个组件组成，标准化进行管理数据建模和设计数据可以使用多种模式来表示：关系模型、多维模型、面向对象模式、基于实事的模型、时间序列模型、非关系模型；又可通过概念模型、逻辑模型、物理模型来表示。

每种模型包含多个组件。

每个组件又由实体、实体间关系、事实、键、属性等组成。

数据建模和设计语境关系图：定义：目标：确认并记录不同视角对数据需求的理解。

确保应用程序更加符合当前和未来的业务需求。

输入：现有数据模型和数据库、数据标准、数据集、初始需求、原始需求、数据架构、企业分类法；活动：规划数据建模、建立数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型）、审核、维护；输出：概念模型、逻辑模型、物理模型；方法：命名规范、数据库规范设计、数据库类型选择；工具：数据建模工具、数据血缘工具、数据分析工具、元数据资料库、数据模型模式、行业数据模型；度量指标：数据模型校验指标。

确认并记录不同视角对数据需求的理解，有助于：格式化：数据模型是对结构和关系的简单定义，能够评估当前或理想情况上业务规则对数据的影响。

格式化定义赋予了数据规范和结构，减少业务在访问和保存数据时的异常概率；范围定义：数据模型可以解释数据的上下文边界。

1、数据建模：对组织数据理解的过程。

数据模型是现实实物的一个表征或想要创造事件的一个样式；2、建模的数据模型：对主要数据类型建模a)类别信息：对主要数据进行分类或分配事物类型的数据，如按业务部门或按市场分类划分客户、按型号划分产品等；b)资源信息：实施操作流程所需要的基本数据资源，如产品、客户、供应商等；c)业务事件信息：操作过程创建的数据，如订单数据；d)详细的交易信息：泛采集到的原始的明细数据，如传感器采集到的数据。

详解数据建模方法、模型、规范、流程、架构、分层和工具01 数据建模相关概念数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。

前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。

后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。

通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。

针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。

这里就涉及到数据建模问题。

即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。

在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。

02 维度建模维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。

维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。

它是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

2、维度表维度表，一致性维度，业务过程的发生或分析角度，我们主要关注下退化维度和缓慢变化维。

退化维度（DegenerateDimension）在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度，亦维度退化一说。

这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。

退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。

缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD）。